基于BP神经网络的闭路制导改进方法.pdf

"基于BP神经网络的闭路制导改进方法" 本文介绍了一种基于BP神经网络的闭路制导改进方法，以解决传统闭路制导方法中的制导方法误差。该方法使用BP神经网络逼近算法，建立预定关机点及落点坐标与需要速度间的映射关系，并装订上弹，使关机点附近对应每一个位置能够映射出相应的需要速度矢量。然后利用闭路制导关机及导引方法对导弹实施控制。 知识点1：BP神经网络 BP神经网络是一种常用的神经网络模型，使用反向传播算法来训练神经网络，能够学习复杂的映射关系。在本文中，BP神经网络用于建立预定关机点及落点坐标与需要速度间的映射关系。 知识点2：闭路制导 闭路制导是一种导弹制导方法，使用闭环控制系统来控制导弹的飞行轨迹。该方法能够提高导弹的制导精度，但存在一定的方法误差。 知识点3：需要速度 需要速度是指导弹在某个位置上需要达到的速度，以便能够命中目标。在本文中，需要速度是通过BP神经网络建立的映射关系来计算的。 知识点4：神经网络在制导中的应用 神经网络在制导中的应用可以解决传统制导方法中的误差问题。通过使用神经网络建立映射关系，可以提高制导精度和速度。 知识点5：BP神经网络的优点 BP神经网络的优点在于能够学习复杂的映射关系，具有高精度和快速计算能力。该方法能够解决传统制导方法中的误差问题，提高导弹的制导精度。 知识点6：闭路制导关机及导引方法 闭路制导关机及导引方法是一种常用的导弹制导方法，使用闭环控制系统来控制导弹的飞行轨迹。该方法能够提高导弹的制导精度，但存在一定的方法误差。 知识点7：仿真实验结果 仿真实验结果表明，基于BP神经网络的闭路制导改进方法能够大大减小制导方法误差，提高导弹的制导精度。 知识点8：制导方法的优化 制导方法的优化是提高导弹制导精度的关键。通过使用BP神经网络建立映射关系，可以提高制导精度和速度，解决传统制导方法中的误差问题。 知识点9：神经网络在机器学习中的应用 神经网络在机器学习中的应用可以解决复杂的映射关系问题。通过使用神经网络，可以学习复杂的映射关系，并提高计算速度。 知识点10：深度学习在制导中的应用 深度学习在制导中的应用可以解决复杂的映射关系问题。通过使用深度学习算法，可以学习复杂的映射关系，并提高计算速度。